VOS hoorcolleges
Hoorcollege 1, factoranalyse
Onderzoeksvaliditeit geldigheid van de conclusies die je trekt
op basis van wetenschappelijk onderzoek
1. Externe validiteit de mate waarin onderzoeksresultaten kunnen
worden gegeneraliseerd naar andere groepen, tijden en situaties
2. Interne validiteit de mate waarin de onderzoeksmethode
alternatieve verklaringen voor een effect kan uitsluiten
3. Begripsvaliditeit (instrumentele validiteit) geldigheid van de
instrumenten waarmee wordt geweten.
4. Statische validiteit de mate waarin de resultaten van een
statistische analyse nauwkeurig en goed gefundeerd zijn.
Instrumentele validiteit De mate waarin een test aan zijn doel
beantwoord.
1. Inhoudsvaliditeit representeert de inhoud van de test het gehele
inhoudsdomein?
2. Begripsvaliditeit meet de test het theoretische concept dat moet
worden gemeten?
3. Criteriumvaliditeit voorspelt de test gedrag of prestatie dat niet
met een test wordt gemeten
Soorten validiteit(sbeoordeling)
1. Inhoudsvaliditeit Representeert de inhoud van de test het gehele
inhoudsdomein?
a. Deskundigen oordeel/ indruk validiteit (face validity)
2. Begripsvaliditeit (construct validity) meet de test het theoretische
concept dat wat moet worden gemeten?
a. Relaties binnen test (interne structuur) factoranalyse
b. Relaties met andere variabelen (externe structuur)
3. Criteriumvaliditeit (criterion validity) voorspelt de test gedrag of
prestatie (criterium) dat niet met test wordt gemeten?
a. Beoordeel een voorspelling op criterium met de test
Doelen factoranalyse
Twee doelen factoranalyse
1. Beoordelen dimensionaliteit van test
a. Vinden we het aantal theoretisch veronderstelde dimensies
(factoren) binnen de verzameling van testitems?
Confirmerende factoranalyse (CFA). Er is vooraf echt een idee
bij CFA voor de interne structuur. Er zijn meerdere factoren of
verklaringen hoe de items zijn beantwoord.
2. Realiseren van datareductie
a. Kunnen we informatie uit groot aantal variabelen samenvatten
in kleiner aantal nieuw te construeren variabelen (factoren)
explorerende factoranalyse (EFA). Er is van tevoren nog geen
idee van de interne structuur. Ook nog iets gezegd over de
Hoofdcomponentenanalyse (PCA).
,Factoranalyse uitvoeren
Factoranalyse stap 0 datascreening. Vuistregel is: minstens 1
absolute correlatiecoëfficiënt r groter dan 0.30.
Factoranalyse stap 1 keuze factormodel:
1. PCA: principal components analyses (hoofdcomponenenten analyse)
2. EFA: exploratory factor analyses (exploratieve factoranalyse)
3. CFA: confirmatory factor analyses (confirmatieve factoranalyse)
M
Welk factormodel kies je?
Het resultaat van de modellen komt overeen maar,
- Hoofdcomponentenanalyse (PCA) als reductie Het doel is van de
factoranalyse. Interpretatie is nog niet per se aan de orde.
- Exploratieve factoranalyse (EFA) als inhoudelijke interpretatie van
nog onbekend aantal factoren het doel is van de factoranalyse
, - Confirmatieve factoranalyse (CFA) als beoordeling van de verwachte
interne structuur (validiteit) het doel is van de factoranalyse. De
beoordeling van de dimensionaliteit.
Resultaat factoranalyse
- Schatting van de factorladingen (a)
- Factorscores
- Informatie voor keuze aantal en interpretatie van te onderscheiden
factoren: eigenwaarden, factorcorrelaties, verklaarde variantie,…..
Vergelijking voor factorscore F
Factorscore F
- Voor ieder individu een score op elke factor
- Voor persoon i is Fji de gewogen som (lineaire combinatie) van k
naar Z gestandaardiseerde variabelen.
- F is een nieuwe variabele
- Voor verdeling van factorscores geldt:
o Gemiddelde M=0
o Standaardafwijking SD=1
Factoranalyse stap 2
Bepalen aantal factoren
- Eigenwaarde criterium
- Knikcriterium
- Vraag die we ons stellen zijn er twee zinvol te onderscheiden
factoren? CFA
- Na de factoranalyse heb je factorladingen vraag: zijn deze twee
factoren statistisch zinvol? Dit houdt in dat een factor een aanzienlijk
deel van de variantie verklaart.
Aantal mogelijke factoren
- Maximaal aantal factoren is gelijk aan het totaal aantal variabelen
(k) in de analyse.
Doel van de factoranalyse
- Met zo weinig mogelijk factoren zo veel mogelijk variantie in
variabelen verklaren (datareductie). Dus niet k factoren maar
bijvoorbeeld maar 2 factoren.
Verklaarde variantie factoren
Factor 1: verklaart zo groot mogelijk deel van de testvariantie
Factor 2: verklaart zo groot mogelijk deel van restvariantie
Factor k: verklaart zo groot mogelijk deel van restvariantie
Hoorcollege 1, factoranalyse
Onderzoeksvaliditeit geldigheid van de conclusies die je trekt
op basis van wetenschappelijk onderzoek
1. Externe validiteit de mate waarin onderzoeksresultaten kunnen
worden gegeneraliseerd naar andere groepen, tijden en situaties
2. Interne validiteit de mate waarin de onderzoeksmethode
alternatieve verklaringen voor een effect kan uitsluiten
3. Begripsvaliditeit (instrumentele validiteit) geldigheid van de
instrumenten waarmee wordt geweten.
4. Statische validiteit de mate waarin de resultaten van een
statistische analyse nauwkeurig en goed gefundeerd zijn.
Instrumentele validiteit De mate waarin een test aan zijn doel
beantwoord.
1. Inhoudsvaliditeit representeert de inhoud van de test het gehele
inhoudsdomein?
2. Begripsvaliditeit meet de test het theoretische concept dat moet
worden gemeten?
3. Criteriumvaliditeit voorspelt de test gedrag of prestatie dat niet
met een test wordt gemeten
Soorten validiteit(sbeoordeling)
1. Inhoudsvaliditeit Representeert de inhoud van de test het gehele
inhoudsdomein?
a. Deskundigen oordeel/ indruk validiteit (face validity)
2. Begripsvaliditeit (construct validity) meet de test het theoretische
concept dat wat moet worden gemeten?
a. Relaties binnen test (interne structuur) factoranalyse
b. Relaties met andere variabelen (externe structuur)
3. Criteriumvaliditeit (criterion validity) voorspelt de test gedrag of
prestatie (criterium) dat niet met test wordt gemeten?
a. Beoordeel een voorspelling op criterium met de test
Doelen factoranalyse
Twee doelen factoranalyse
1. Beoordelen dimensionaliteit van test
a. Vinden we het aantal theoretisch veronderstelde dimensies
(factoren) binnen de verzameling van testitems?
Confirmerende factoranalyse (CFA). Er is vooraf echt een idee
bij CFA voor de interne structuur. Er zijn meerdere factoren of
verklaringen hoe de items zijn beantwoord.
2. Realiseren van datareductie
a. Kunnen we informatie uit groot aantal variabelen samenvatten
in kleiner aantal nieuw te construeren variabelen (factoren)
explorerende factoranalyse (EFA). Er is van tevoren nog geen
idee van de interne structuur. Ook nog iets gezegd over de
Hoofdcomponentenanalyse (PCA).
,Factoranalyse uitvoeren
Factoranalyse stap 0 datascreening. Vuistregel is: minstens 1
absolute correlatiecoëfficiënt r groter dan 0.30.
Factoranalyse stap 1 keuze factormodel:
1. PCA: principal components analyses (hoofdcomponenenten analyse)
2. EFA: exploratory factor analyses (exploratieve factoranalyse)
3. CFA: confirmatory factor analyses (confirmatieve factoranalyse)
M
Welk factormodel kies je?
Het resultaat van de modellen komt overeen maar,
- Hoofdcomponentenanalyse (PCA) als reductie Het doel is van de
factoranalyse. Interpretatie is nog niet per se aan de orde.
- Exploratieve factoranalyse (EFA) als inhoudelijke interpretatie van
nog onbekend aantal factoren het doel is van de factoranalyse
, - Confirmatieve factoranalyse (CFA) als beoordeling van de verwachte
interne structuur (validiteit) het doel is van de factoranalyse. De
beoordeling van de dimensionaliteit.
Resultaat factoranalyse
- Schatting van de factorladingen (a)
- Factorscores
- Informatie voor keuze aantal en interpretatie van te onderscheiden
factoren: eigenwaarden, factorcorrelaties, verklaarde variantie,…..
Vergelijking voor factorscore F
Factorscore F
- Voor ieder individu een score op elke factor
- Voor persoon i is Fji de gewogen som (lineaire combinatie) van k
naar Z gestandaardiseerde variabelen.
- F is een nieuwe variabele
- Voor verdeling van factorscores geldt:
o Gemiddelde M=0
o Standaardafwijking SD=1
Factoranalyse stap 2
Bepalen aantal factoren
- Eigenwaarde criterium
- Knikcriterium
- Vraag die we ons stellen zijn er twee zinvol te onderscheiden
factoren? CFA
- Na de factoranalyse heb je factorladingen vraag: zijn deze twee
factoren statistisch zinvol? Dit houdt in dat een factor een aanzienlijk
deel van de variantie verklaart.
Aantal mogelijke factoren
- Maximaal aantal factoren is gelijk aan het totaal aantal variabelen
(k) in de analyse.
Doel van de factoranalyse
- Met zo weinig mogelijk factoren zo veel mogelijk variantie in
variabelen verklaren (datareductie). Dus niet k factoren maar
bijvoorbeeld maar 2 factoren.
Verklaarde variantie factoren
Factor 1: verklaart zo groot mogelijk deel van de testvariantie
Factor 2: verklaart zo groot mogelijk deel van restvariantie
Factor k: verklaart zo groot mogelijk deel van restvariantie
